深度学习入门实战例子必备的--MNIST手写数字数据集，可以利用CNN,GAN,DCGAN等神经网络做各种各样的实验。除了原有的四个数据集，加入了CSV格式的MNIST

MNIST手写数字识别数据集

训练数据分类保存在10个文件夹中。测试数据在一个文件夹中。每一个图像文件命名为：序号_类别.png。MNIST数据集包括60000个训练样本(train-images.idx3-ubyte)、60000个训练标签(train-labels.idx1-ubyte)、10000个测试样本(t10k-images.idx3-ubyte)、10000个测试标签(t10k-labels-idx1-ubyte)。

mnist手写数字数据集的图片格式，文件较大，此为验证集和测试集部分（valid_set、test_set）实现代码也已经上传。

gan网络生成器有三层全连接层组成，判别器由lenet卷积网络构成，迭代再50次以上即可生成像样的mnist数字图片

来源：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》。包含一个mnist.py文件和四个MNIST图像集的数据包，测试过是完整的，可以用。

本文实例为大家分享了Tensorflow训练MNIST手写数字识别模型的具体代码，供大家参考，具体内容如下 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入层节点=图片像素=28x28=784 OUTPUT_NODE = 10 # 输出层节点数=图片类别数目 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层节点数，只有一个隐藏层 BATCH_SIZE = 100 # 一个训练包中的数据个数，数字越小 # 越接

1、Mnist_cnn.py 该脚本文件 用TensorFlow框架 实现CNN卷积神经网络处理Mnist手写数字识别数据集，准确率达到99.21%； 2、Mnist_cnn_tensorboard.py 该脚本文件在Mnist_cnn.py的基础上实现可视化。

利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类。 #导入numpy模块 import numpy as np #导入tensorflow模块，程序使用tensorflow来实现卷积神经网络 import tensorflow as tf #下载mnist数据集，并从mnist_data目录中读取数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data',one_hot=True) #（1）这里的“mnist_data” 是和当前文件相同目录下的一个文件夹。自己先手工建立这个文件夹，然后从https://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载所需的4个文件（即该网址中第三段“Four files are available on this site:”后面的四个文件），并放到目录MNIST_data下即可。 #（2）MNIST数据集是手写数字字符的数据集。每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。 #（3）one_hot表示独热编码，其值被设为true。在分类问题的数据集标注时，如何不采用独热编码的方式， 类别通常就是一个符号而已，比如说是9。但如果采用独热编码的方式，则每个类表示为一个列表list，共计有10个数值，但只有一个为1，其余均为0。例如，“9”的独热编码可以为[00000 00001]. #定义输入数据x和输出y的形状。函数tf.placeholder的目的是定义输入，可以理解为采用占位符进行占位。 #None这个位置的参数在这里被用于表示样本的个数，而由于样本个数此时具体是多少还无法确定，所以这设为None。而每个输入样本的特征数目是确定的，即为28*28。 input_x = tf.placeholder(tf.float32,[None,28*28])/255 #因为每个像素的取值范围是 0～255 output_y = tf.placeholder(tf.int32,[None,10]) #10表示10个类别 #输入层的输入数据input_x被reshape成四维数据，其中第一维的数据代表了图片数量 input_x_images = tf.reshape(input_x,[-1,28,28,1]) test_x = mnist.test.images[:3000] #读取测试集图片的特征，读取3000个图片 test_y = mnist.test.labels[:3000] #读取测试集图片的标签。就是这3000个图片所对应的标签

MNIST手写数字识别的数据集，官网上下载的 还有一个简单的三层神经网络的实现，准确率达97%+。 基于python、tensorflow实现